基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

基于小波函数湛江市气象干旱周期分析

选取广东省湛江市作为研究区域,基于区内19个雨量站1966—2015年逐月降雨序列数据,采用6个月时间尺度的标准化降水指数,结合旋转经验正交分解法对区域气象干旱分布进行空间模态分解,利用小波分析对不同空间模态对应的区域进行干旱周期求解。结果表明:湛江市干旱空间分布可分解成6个空间模态,不同模态对应不同区域,区域内干旱周期主要信号最强为9.3 a、最弱为2.1 a,6个模态普遍存在2～6 a震荡周期,与实际干旱发生的周期基本一致。湛江地区干旱呈现周期性变化的原因与厄尔尼诺事件有关,春季降雨和厄尔尼诺的关系更密切,厄尔尼诺对春旱的影响更为持续和显著。     

基于改进型巴特勒矩阵的短波8元圆环阵列多波束技术研究

传统短波接收天线为单一的波束指向天线或全向天线。为提高接收天线增益,同时产生多个波束指向不同方向,提出利用巴特勒矩阵作为短波接收天线阵的无源波束形成网络。在传统8×8巴特勒矩阵结构的基础上,设计改进型8×8巴特勒矩阵。以均匀8元圆环阵列为天线模型,利用FEKO仿真分析了其天线特性。在3~11 MHz频段内,P2、P3、P6、P7四个端口分别在202.5°、292.5°、112.5°、22.5°方向上得到了方向性较强的单一波束,7 MHz时波束增益达到最大11.9 dBi,波瓣3 dB宽度平均为60°;在P1、P4、P5、P8端口产生相同的2个波瓣,7 MHz时其波束增益达到最大9.8 dBi,波瓣3 dB宽度平均为89°。由以上仿真分析得出,该改进型8×8巴特勒矩阵能够同时产生6个波束,波束覆盖8个方向,提高了波束的方向性,提高了天线增益。     

融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割

为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.     

基于改进奇异值分解滤波和谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对含噪信号的有效奇异值个数难以确定的问题，提出了一种改进的奇异值分解降噪方法--奇异值累积法。该方法通过计算奇异值的实际下降值与奇异值平均下降速度累积量的差值，并取该差值最大值点的位置作为有效奇异值的分界点来确定有效奇异值的个数。在此基础上，提出了一种基于奇异值累积法与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断方法。采用奇异值累积法对原信号进行降噪处理，然后利用快速谱峭度确定滤波器中心频率及带宽，通过分析频段包络谱中明显的频率成分来诊断故障。该方法可以有效去除信号中的噪声，使得到的峭度值所反映的故障冲击更接近实际情况。对含内圈、外圈故障的滚动轴承实验数据进行分析，实验结果表明，相比快速谱峭度的故障诊断方法，该方法具有更好的故障识别效果。     

高硅尾渣陶瓷坯体中FeS_2分解行为研究

以探究高硅尾渣陶瓷坯体中FeS_2的分解规律为目的,研究了高硅尾渣中FeS_2的分解特性与影响因素及机制。结果表明:与松堆状高硅尾渣粉料相比,高硅尾渣坯体中FeS_2的分解过程受坯体厚度和烧成制度影响,硫的释放过程明显滞后,分解温度相应提升且分解温度范围变宽。其中在400℃附近和800～1 050℃温度段,坯体中的硫大量释放。在900～1 050℃温度段,保温时间的延长可显著增大坯体的脱硫率,保温时间为30 min时,可实现该温度下可挥发硫的有效排出。     

钢铁企业日际煤气最优混合配比的算法研究

钢铁企业根据日际生产计划,可以确定日际生产的副产煤气总体积、各煤气消耗设备的热量需求。为进一步确定各设备消耗的混合煤气中的煤气配比,使煤气产耗平衡,提出混合煤气逆向分解方法,将各设备消耗的混合煤气中所包含的单一煤气成分体积,表示为各设备获得热量与混合煤气热值的函数,在此基础上建立日际煤气最优混合配比算法模型。该模型以各设备的混合煤气热值及热量作为决策变量,以各煤气消耗设备的热量偏差最小为目标,综合考虑各煤气设备的热值要求、自备电厂的热值、热量要求及煤气体积守恒等约束条件。采用遗传算法求解,并利用遗传算法基因初始化的范围区间控制混合煤气的热值范围。算例结果表明:建立的日际煤气最优混合配比算法模型,在优化煤气分配的同时,显著减少了约束方程及决策变量的数量,为钢铁企业日际煤气平衡调度提供了理论支撑。